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大力推广开放获取的欧盟，数字设这一比例也仅为12.0%(不计英国则是11.4%)（数据来源：数字设开放获取：决心与现实——SCI期刊的OA刊比例及国别统计）而在开放获取实际运用过程中，也催生了一些负面影响。由德国图书馆、新基型电大学、研究机构组成的联合战线——ProjektDEAL联盟，数年之前就与Elsevier展开了谈判。
后来又传出一个太空计划，建作希望通过小型低轨道空间站将代理服务器放置于太空。用加ProjektDEAL提出了一种论文费用的计算方法：德国研究机构第一作者论文数量×合理的论文单价=支付给出版商的费用。要说起海盗湾，快新那也是个传奇。
（数据来源：力系联合抵制Elsevier，力系科学家们出尔反尔）从目前来看，开放获取仍然不是主流，Sci-Hub也在官方层面上得不到承认，能不能持续存在下去也是一个很大的挑战。虽然从官方的角度来说负面消息不间断，统建但是从业者却对它追崇备至。
简单来说，发挥这种方式是德国组成了一个联盟，以联盟的形式跟出版商要一个批发价，从而实现学术期刊上德国作者的论文可以开放获取。
统计显示，数字设近9000种SCI期刊中，OA期刊的比例仅为10.5%，特别是SCI期刊品种数最多的美国，OA期刊的比例仅为4.3%。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），新基型电所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
因此，建作2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，用加举个简单的例子：用加当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
快新图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。就是针对于某一特定问题，力系建立合适的数据库，力系将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。